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Désormais à la demande : le complément TORCH facilite le parcours d'apprentissage en profondeur des utilisateurs avec JMP

L’apprentissage automatique et l’IA peuvent être des sujets difficiles à aborder – d’autant plus si nous utilisons ces termes de manière interchangeable.

Avec le webinaire à la demande, Comment devenir un stratège en apprentissage automatique : complément Torch pour l'apprentissage profond dans JMP Pro 18 , les ventes et le marketing peuvent offrir aux clients et prospects un point d'apprentissage alternatif sur les dernières nouveautés de JMP en matière d'apprentissage automatique. Le complément intégré de JMP permet aux utilisateurs d'exécuter Torch de manière transparente dans JMP Pro, éliminant ainsi le besoin de Python ou d'autres langages wrapper complexes. Le webinaire, créé pour les utilisateurs et non-utilisateurs de JMP, se concentre sur le complément puisqu'il s'agit d'une première pour JMP.

Le webinaire a été conçu pour les débutants afin que les employés puissent trouver les informations plus faciles à utiliser. Bien entendu, ceux des comptes cibles en bénéficient davantage puisqu’il s’agit d’une fonctionnalité JMP Pro avec une plus grande bande passante pour l’adoption.

Inscrivez-vous et retrouvez le webinaire à la demande ici.

Webinaires

Re : Désormais à la demande : le complément TORCH facilite le parcours d'apprentissage en profondeur des utilisateurs avec JMP

L'ingénieur système @lkimhui a présenté quelques études de cas pratiques en utilisant la fonction complémentaire Torch pour explorer des modèles de texte, d'image et de tableau.

@russ_wolfinger a apporté son soutien pour examiner et partager les documents afin de garantir une diffusion et un impact maximum sur les participants.

Si vous souhaitez essayer le complément Torch vous-même, rendez-vous ici : Complément Torch Deep Learning pour JMP Pro

[ https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Torch-Deep-Learning-Add-In-for-JMP-Pro/ta-p/733478 ]

Points saillants du webinaire :

Présentation : Complément Torch pour le Deep Learning dans JMP Pro 18_Public.pptx